agent-harness-construction
作者 affaan-magent-harness-construction 是一項實用技能，協助優化 agent harness 設計，涵蓋工具 schema、觀察格式、錯誤復原與上下文預算規劃，提升任務完成率。
這項技能的評分為 78/100，代表它是 Agent Skills Finder 中相當穩健的收錄候選。目錄使用者大多能清楚理解何時該使用它，並獲得關於 agent harness 設計、工具粒度、觀察格式化與錯誤復原的具體指引。如果你正在處理 agent orchestration，這項技能值得安裝；不過它較偏向設計準則／實務手冊，而不是附帶腳本或參考資源、可直接執行的工作流程。
- 觸發時機與適用範圍清楚：明確聚焦於改善 agent 如何規劃、呼叫工具、從錯誤中復原，以及逐步收斂至完成結果。
- 操作層面的指引相當具體：涵蓋工具命名、schema-first 輸入、可預測的輸出結構、觀察欄位與錯誤復原需求。
- 主體內容有一定深度，包含多個結構化段落，且沒有 placeholder 標記，顯示這是有實質教學內容的技能，而非空殼條目。
- 未提供安裝指令、腳本、參考資料或配套資產，因此是否採用主要取決於閱讀 SKILL.md 內容，而不是直接執行已封裝的流程。
- 內容看起來偏向原則與指引；若使用者期待現成可用的 harness 實作或可測試的範例，可能會覺得它的支援有限。
agent-harness-construction 技能總覽
agent-harness-construction 實際能幫你做到什麼
agent-harness-construction 技能是一份用來打造更好 agent 執行迴圈的設計指南：讓工具介面更乾淨、工具輸出更有用、錯誤復原更安全、內容脈絡使用更精準。它最適合正在建立或重構 Agent Orchestration 用 agent harness 的人，而不是想直接拿現成 coding agent 來用的終端使用者。
最適合的使用者與待完成工作
如果你正在定義 LLM 應該如何規劃、呼叫工具、檢查觀察結果、安全重試，以及判斷何時停止，就適合使用 agent-harness-construction 技能。它很適合 AI 工程師、orchestration framework 使用者，以及正在排查完成率偏低問題的團隊，特別是那些問題來自工具過於模糊、觀察結果雜訊太多，或重試機制脆弱的情況。
它和一般 prompt 指南有什麼不同
這不是一篇泛泛而談的「如何寫出更好 prompts」筆記。這個技能聚焦在四個通常真正決定 production agent 品質的槓桿點：action space 品質、observation 品質、recovery 品質，以及 context budget 品質。正因為聚焦這四件事，當你的 agent 明明已經有工具，卻仍然失敗、卡迴圈，或產出不一致結果時，它特別有價值。
安裝前要先確認什麼
這個 repository 很精簡：主要內容就是 SKILL.md，沒有額外腳本或參考檔案。這代表它容易快速採用，但也表示它的價值偏向概念設計與實作思路，而不是開箱即用。當你需要一套可映射到自己 framework、schemas 與 tool layer 的設計原則時，就適合安裝 agent-harness-construction。
如何使用 agent-harness-construction 技能
安裝脈絡，以及應該先看哪裡
先從 repository 裡的 skills/agent-harness-construction/SKILL.md 讀起。因為沒有其他支援檔案，最好先完整讀完再開始接進任何流程。如果你是透過自己的 skills workflow 安裝，建議把 agent-harness-construction 的安裝視為即時載入的設計參考：在塑造 tool contracts 時再載入，而不是當成持續常駐的 runtime dependency。
這個技能需要你提供哪些輸入
想把 agent-harness-construction 技能用好，你需要帶著具體的 harness 細節來使用：
- 目前的工具清單
- input/output schemas
- 工具回應範例
- 常見失敗案例
- context window 限制
- 你的 agent 是 ReAct-style、function-calling，還是 workflow-based
如果沒有這些具體資訊，產出就很容易停留在泛泛建議。這個技能最擅長的情境，是你要它針對真實的 action space 做批判或重設計。
把模糊目標變成高品質的使用指令
弱 prompt：
“Help me improve my agent tools.”
強 prompt：
“Use the agent-harness-construction skill to redesign my coding agent harness. I have 9 tools, including a generic execute_task tool that causes planning mistakes. The agent often retries failed commands without changing strategy. Tool outputs are inconsistent JSON. Recommend a narrower action space, standard observation format, and an error recovery contract. Here are 3 example tool schemas and 2 failed traces.”
這種更強的輸入會有效，是因為它提供了這個技能最擅長優化的具體素材：工具粒度、可預測輸出，以及重試行為。
建議工作流程與實務使用技巧
一個好用的 agent-harness-construction 使用流程通常會是：
- 盤點你現有的工具，並分成 micro、medium、macro actions。
- 盡量移除不穩定或包山包海的工具，除非真的無法拆開隔離。
- 統一每個工具的回應格式，至少包含
status、summary、next_actions、artifacts這類欄位。 - 定義清楚的錯誤處理路徑，包含 root-cause 提示、安全重試步驟，以及停止條件。
- 精簡長期常駐的 prompt 文字，把較大的說明移到按需載入的 skill context。
- 測試時要看失敗案例，不要只看成功 demo。
最大幅度的品質提升，通常來自重寫工具輸出，而不是再加更多工具。只要 agent 無法判斷「剛剛發生了什麼」以及「下一步該做什麼」，光靠更好的規劃能力也救不起來。
agent-harness-construction 技能常見問題
這個技能適合新手嗎？
適合，但前提是你已經理解基本的 tool-calling agent。agent-harness-construction 指南本身精簡好讀，不過它預設你有能力把原則翻成自己 framework 裡的做法。第一次做 agent 的新手仍然能用，尤其適合拿來避免工具設計過度寬泛，以及 observation 設計不佳這類常見問題。
什麼時候 agent-harness-construction 會是對的選擇？
當你的 agent 在技術上已經能呼叫工具，但無法穩定完成任務時，就該考慮 agent-harness-construction 技能。典型訊號包括：反覆重試、選錯工具、prompt 過度膨脹，或輸出內容讓模型很難解讀。如果你的問題其實出在模型選型，或缺少商業邏輯，這個技能就不會是第一個修正點。
它和一般 prompt 有什麼差別？
一般 prompt 可能只會告訴你「簡化工具」或「改善錯誤處理」，但這個技能提供的是一套精簡、可系統化落地的框架。它明確指出主要控制點、示範建議的輸出欄位，並提供高風險操作與常見操作在粒度設計上的建議。這種結構化方法，才是 agent-harness-construction 在 Agent Orchestration 情境下更容易重複使用的原因。
什麼情況下不該用這個技能？
如果你需要的是 framework-specific code、現成 evaluators，或完整的 sample harness implementation，就不應該優先選它。這個 repository 沒有提供 adapters、tests，也沒有 integration examples。另一種不適合的情況是：你的 agent 甚至還沒有工具，產品工作流程本身也還沒定義清楚，那這個技能目前幫助有限。
如何提升 agent-harness-construction 技能的使用成效
提供更完整的 harness 證據給技能
想讓 agent-harness-construction 給出更好的結果，請提供 failed traces、tool schemas，以及工具回應的前後對照範例。你也可以直接要求它針對特定失敗模式重設計，例如「partial success 後陷入迴圈」或「明明 micro-tool 較安全，卻選了 macro-tool」。具體 trace 能讓這個技能提出可執行的 harness 改動，而不只是空泛建議。
先處理影響最大的修正項目
多數團隊應該優先照這個順序處理：
- deterministic tool outputs
- 明確的 error recovery contracts
- 更收斂的 action boundaries
- context budget 清理
這個順序通常比新增 orchestration layer 更快提升完成率。只要工具回傳的是模糊文字，agent 就沒有穩定基礎去判斷下一步。
常見失敗模式要特別留意
用不好 agent-harness-construction 時，常見情況通常是：
- 要求整體重設計，卻不提供目前的工具資訊
- 因為覺得方便，就保留 catch-all tools
- 回傳 logs，而不是結構化 observations
- 允許重試，卻沒有停止條件
- 把 policy 與 implementation 細節全塞進 system prompt
這些做法都會提高 agent 的混亂程度、token 浪費，或造成不安全的持續行為。
拿到第一版輸出後要繼續迭代
完成第一輪之後，可以要求這個技能比較兩種候選 harness 設計，並說明它們在完成率、安全性與 token 成本上的取捨。接著用 3–5 個具代表性的任務去跑，再把失敗情況餵回來。想真正提升 agent-harness-construction 的效果，最佳方式就是把它當成 review loop：重設計、測試、檢查 traces，然後再把 harness 收斂得更好。